Рассмотрена задача энтропийного кодирования данных с целью устранения в них статистической избыточности на основе рекурсивного группового кодирования. Рекурсивное групповое кодирование является более быстрой и в ряде случаев более эффективной альтернативой таким методам, как арифметическое кодирование и кодирование Хаффмана, за счет способности эффективно кодировать символы сверхбольших алфавитов. Однако его применение до сих пор ограничивалось статичным частотным моделированием, при котором для всего текста вычисляются частоты символов, а информация о размерах и составе групп сохраняется в файл вместе со сжатым текстом. В данной работе впервые предлагается модификация рекурсивного группового кодирования, позволяющая эффективно сжимать статистически неоднородные по частотным характеристикам тексты. Рассмотрена модель формирования тестовых наборов данных, предложена метрика для оценивания статистической неоднородности данных. Показано, что для рассмотренных тестовых данных предложенная модификация обеспечивает до 65% меньший объем сжатых данных, чем стандартный вариант рекурсивного группового кодирования. Ключевые слова: рекурсивное групповое кодирование, энтропийное кодирование, арифметическое кодирование, кодирование Хаффмана.
